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摘要：随着“大数据挖掘”时代的到来，各行业都面临着巨大的挑战，石油勘探领域亦如此，尤其是石油勘探领域涉及面广，数据量庞大，所以本文通过介绍大数据挖掘的概念，特征，以及结合石油勘探领域的现实情况，提出应对“大数据挖掘”时代应做的准备工作，和决策分析。
关键词：“大数据挖掘”，信息，石油勘探领域；
随着云计算和大数据挖掘时代的到来，工业，农业，纺织业等社会各个行业都面临着前所未有的挑战，石油勘探领域也逐步向数字化发展。数以几何级数增长的石油勘探领域开发数据以其学科复杂，规模巨大，种类繁多而著称。那么这些数据如何更快捷地检索，如何分析这些数据之间的关系，怎么存储这些数据，怎样不使这些重要数据泄露，等等。这些都是现实石油勘探领域给我们留下的问题。早在2008年9月，《自然》就以大数据挖掘为封面，数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等很多学科中扮演的角色越来越重要，对于大数据挖掘，人们普遍把它定义为具有规模大、价值高、交叉复用、全息可见四个特征的数据。
在大港油田石油勘探领域历经五十多年的勘探开发历程中，数据已经渗透到大港油田石油勘探领域的每一个角落，积累了数以TB计算的庞大数据挖掘量，这些数据量是油气田勘探开发的基础，是资石油勘探领域和生产开发的保障，对于增长如此迅速的数据量，我们的传统技术已经远不能管理和分析这些飞速增长的数据了，我们应该怎么样提高管理系统的服务水平，提高使用效率，才能实现它的可视化，交叉复用，将是大港油田石油勘探领域数据处理中心所面临的的重要任务。这就是我们熟知的“大数据挖掘”现象。
“大数据挖掘”是指难以在一定时间内用常规数据库管理工具对其内容进行抓取、管理、处理、搜索、分析和展现的数据集合。“大数据挖掘”之所以一直是石油勘探领域乃至各行各业的热门话题，主要是“大数据挖掘”所带来的数据价值越来越受到人们的认可，它能够更好地节约石油勘探领域成本，提高石油勘探领域的效益。对于大港油田石油勘探领域来说，如何从大数据挖掘时代获取有用数据，以帮助石油勘探领域做出更加科学的决策，不断挖掘出新的潜在价值，是我们面临的共同挑战。
“大数据挖掘”有其独特的特征，致使它能吸引更多石油勘探领域行业对它的研究不断深入。第一，“大数据挖掘”的数据量大。从TB到PB，再到EB，乃至ZB。第二，“大数据挖掘”的数据种类繁多。主要包括非结构化数据，半结构化数据和结构化数据三大类。第三，“大数据挖掘”的产生和处理速度非常快。物联网就是典型，它几乎每秒都在采集数据，而互联网服务就在以10TB/h或更高的速度处理数据。第四，“大数据挖掘”的单条数据价值低。但是庞大的数据库，石油勘探领域信息相互交错在一起，它是一笔巨大的财富，这其中蕴藏着巨大的石油勘探领域价值，这就是“大数据挖掘”最根本的特征。这些特征决定了“大数据挖掘”的复杂性。
在大港油田石油勘探领域，我们无论是在油气田的石油勘探领域还是开发领域，还是在炼油化工、销售、管道储运等业务上，事实上它都会积累无限量的异构数据。同时，我们在构建数字化石油勘探领域时，还会产生大量的管理数据，实际上，石油勘探领域早已身处“大数据挖掘”中。综合考虑，大数据挖掘对于石油勘探领域，它的价值主要体现在以下几方面。第一，“大数据挖掘”能够帮助石油勘探领域在勘探开发决策方面，提高效率，上升水平，实现油气增产。第二，“大数据挖掘”能够帮助石油勘探领域监控分析当前动态，国际形势，以及网络情况，正确实施石油勘探领域各项策略。第三，“大数据挖掘”能够帮助石油勘探领域实现消费者的消费趋势和潜在需求，有效地促进石油勘探领域创新。
在这样一个大好形势下，我们应该做好充分准备，利用好“大数据挖掘”，把它的有利价值转化为石油勘探领域的突出竞争优势，从而提高石油勘探领域的生产效益，同时在这个“大数据挖掘”时代，我们也要注重人才的培养，积极培养信息技术，管理人才，促进石油勘探领域的全面发展。具体工作主要包括以下几个方面。
第一，与信息行业相关的石油勘探合作，共同推进技术发展及其现场应用。例如大港油田石油勘探领域部分单位会和部分自动化、信息公司合作。大量非结构化数据带来数据量飞速增长，所以这就相应地要求企业应该具备更好地硬件设备，以适应“大数据挖掘”时代的到来。目前，应用范围非常广泛，而且技术也相对比较成熟的是物联网技术。云计算也逐步与计算机网络相结合，主要是为了增强计算和存储能力，用来解决“大数据挖掘”处理方面的困难。
第二，注重“大数据挖掘”专业人才的培养。由于“大数据挖掘”涉及的知识领域比较广泛，既需要懂技术又需要精通业务，又需要逻辑学，统计学的专业人才，更需要一些专门从事数据分析的专业人员。但是目前，这类人员依旧极其稀缺。像美国等一些发达国家对此类人员的需求量也日益显著。因此我们国家应该未雨绸缪，尽早培养专业的数据处理方面的人才，做好应对“大数据挖掘”时代到来时的人才储备工作。
第三，应该建立相应的信息管理系统。我们应该利用现在各个部门的小数据库，重新整合，结合石油勘探领域生产实际情况，把数据这个企业的共同财产，实现数据充分共享，最大化的实现“大数据挖掘”带给企业的价值，这样我们就应该建立一个综合的信息管理系统，凡是与数据相关的内容都应该收录其中，设置一个专门的信息管理人员对这些信息进行收集，处理，关联，整合，存储，这样的信息化管理模式才能引领石油勘探领域不断创造新的业绩。
面对“大数据挖掘”，我们石油勘探领域的应对模式还不成熟，“大数据挖掘”的基础依旧是信息化，而实现信息化，最根本的还是石油勘探领域信息化建设。经过多年的信息化建设，石油勘探领域已经逐步向数字油田迈近。目前，我们石油勘探领域应该在以下几方面进一步加强信息化工作。第一，持续优化信息化顶层架构设计，第二，快速实施物联网等已经成熟化的应用系统。第三，要加强云计算能力的数据中心的建设，加快“大数据挖掘”的信息处理速度，促进石油勘探领域更好地利用“大数据挖掘”。第四，不断加强信息管理系统的集成，提高数据共享能力。
“大数据挖掘”为石油勘探领域提供了有效的手段，也助推了石油勘探领域的综合管理水平。石油勘探领域生产建设的同时一步到位实现了工艺流程改造和管理方式变革，二者结合达到了1+1>2的建设成效。通过全面感知、远程操控的“大数据挖掘”关键是，推进了“大数据挖掘”生产平稳运行、隐患早期预警、生产过程可控、问题快速处置、强化安保措施、提高生产效率。“大数据挖掘”将互联网，云计算，物联网，“大数据挖掘”的综合使用有效地提高到了一个新的水平。随着“大数据挖掘”相关技术的发展，石油勘探领域的企业要学会运用相关“大数据挖掘”技术的有效结合，充分利用好“大数据挖掘”带来的有利信息，对数据的运用和理解要更加深化，不断创新技术，注重人才培养，充分实现“大数据挖掘”交叉复用，全息可见，信息传承，让“大数据挖掘”为石油勘探领域服务，最大限度地创造它的价值。
参考文献：
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